PADURAKSA: Jurnal Teknik Sipil Universitas Warmadewa
Juni 2023, Volume 12: Nomor 1
DOI 10.22225/pd.12.1.6212.85-96 Available Online at https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/paduraksa

## RASIONALISASI JARINGAN STASIUN CURAH HUJAN PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI TUKAD MATI
Putu Doddy Heka Ardana 1,* , I Gusti Made Sudika 1 , I Wayan Angga Hadinata 1
1 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ngurah Rai, Bali, Indonesia *Corresponding authors: doddyhekaardana@unr.ac.id
Submitted: 26 December 2022, Revised: 26 January 2023, Accepted: 3 March 2023
ABSTRACT: The hydrological component is the main component in planning water infrastructure. The quality and quantity of rainfall  data  recorded  at  each  rain  post  is  the  most  crucial  component  in  hydrological  analysis,  so  it  is  necessary  to  analyze  the rationalization of the rain station network to obtain an effective and efficient one. This research was conducted in the Tukad Mati Watershed, which has an area of 44,667 km 2 , with the length of the main river reaching 22,429 km, and there are six rain stations spread across the watershed. Rationalization analysis was carried out using two methods, namely the WMO (World Meteorological Organization)  and  Kagan-Rodda  methods.  The  analysis  using  the  WMO  standard  found  that  all  rain  stations  were  less  than  the minimum density. Meanwhile, from the results of the analysis using the Kagan-Rodda method with a smoothing error (Z1) of 9.069% and an interpolation error (Z3) of 7.989%, it is recommended that four selected rain stations out of six rain stations, namely Ngurah rain station, Sanglah rain station, Sading rain station, and Kapal rain station.
KEYWORDS : density; hydrology; rainfall station network; rationalization; watershed.
ABSTRAK: Komponen  hidrologi  merupakan  komponen  utama  dalam  perencanaan  infrastruktur  keairan.  Kualitas  maupun kuantitas  pencatatan  data  hujan  pada  setiap  pos  hujan  menjadi  komponen  terpenting  dalam  analisis  hidrologi,  sehingga  perlu dilakukan  analisis  rasionalisasi  jaringan  stasiun  hujan  dengan  tujuan  mendapatkan  jaringan  stasiun  hujan  efektif  dan  efisien. Penelitian ini dilakukan di DAS Tukad Mati yang memiliki luas wilayah 44.667 km 2 dengan panjang sungai utama mencapai 22.429 km serta terdapat 6 stasiun hujan yang tersebar di DAS tersebut. Analisis rasionalisasi dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu metode WMO (World Meteorological Organization) dan Kagan-Rodda. Dari hasil analisis menggunakan standar WMO didapati keseluruhan stasiun hujan kurang dari kerapatan minimum. Sedangkan dari hasil analisis menggunakan metode Kagan-Rodda dengan kesalahan perataan (Z1) 9.069% dan kesalahan interpolasi (Z3) 7.989% direkomendasikan 4 stasiun hujan terpilih dari 6 stasiun hujan yakni stasiun hujan Ngurah, stasiun hujan Sanglah, stasiun hujan Sading, dan stasiun hujan Kapal.
KATA KUNCI : kerapatan; hidrologi; jaringan stasiun hujan; rasionalisasi; daerah aliran sungai.
© The Author(s) 2020. This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International license.

## 1 PENDAHULUAN
Analisis  awal  perencanaan  bangunan  air memerlukan  suatu  analisis  awal  yakni  analisa hidrologi. Data curah hujan, data debit, dan data iklim menjadi data utama dalam analisis hidrologi (Prawati &  Dermawan,  2018).  Hidrologi  juga  mempelajari perilaku curah hujan, khususnya periode ulang curah hujan,  untuk  perhitungan  banjir  dan  perencanaan setiap  bangunan  teknik  sipil,  termasuk  bendung, pelimpah,  dinding  penahan  banjir,  parit,  dan  lain sebagainya.  Analisis  hidrologi  sangat  penting  untuk desain bangunan hidraulik, yang bergantung pada data curah  hujan.  Namun,  jumlah  stasiun  hujan  dan  pola distribusinya harus dipertimbangkan ketika menentukan volume hujan di suatu unit daerah aliran sungai (Harto BR., 1993). Untuk mendapat data curah yang  akurat,  diperlukan  sebaran  letak  stasiun  hujan yang  merata  dan  mampu  merepresentasikan  curah
hujan  dalam  suatu  daerah  aliran  sungai  (Mulyono, 2014).
Jaringan  stasiun  curah  hujan  di  suatu  daerah dapat  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  data hidrologi, yang berupa jumlah pengukuran atau curah hujan.  Seberapa  baik  stasiun  hujan  saat  ini  dapat melacak karakteristik hidrologi di daerah aliran sungai (DAS)  dalam  penentuan  kualitas  data  curah  hujan untuk  analisis  hidrologi.  (Alfirman  et  al.,  2019; Prawati  &  Dermawan,  2017).  Kesalahan  dalam pemantauan  data  hidrologi  yang  mendasar  di  daerah aliran  sungai  akan  menghasilkan  data  yang  tidak akurat, sehingga mengakibatkan perencanaan, penelitian,  dan  pengelolaan  sumber  daya  air  yang kurang  efektif  dan  efisien.  (Fathoni  et  al.,  2016; Kurniawati  et  al.,  2017).  Oleh  karena  itu,  sangat penting  untuk  menentukan  berapa  banyak  stasiun hujan  yang  harus  dipasang  di  daerah  aliran  sungai untuk  mengamati  karakteristik  data  hidrologi  secara
tepat,  efektif,  dan  efisien.  Jumlah  stasiun  hujan  dan pola  distribusi  di  dalam  daerah  tangkapan  air mempengaruhi  ketepatan  pengukuran  data  curah hujan.  Penempatan  stasiun  hujan,  jumlah  stasiun hujan,  dan  pola  distribusinya  akan  memungkinkan pengumpulan  data  yang  tepat  mengenai  kedalaman, distribusi, dan intensitas curah hujan. Menurut Harto BR  (1993),  kerapatan  stasiun  hujan  yang  optimal menyiratkan  jumlah  yang  cukup  dan  distribusi  yang memadai  di  seluruh  DAS,  kerapatan  tidak  boleh terlalu tinggi, karena hal ini akan mengakibatkan biaya instalasi,  operasi,  dan  pemeliharaan yang mahal,  dan distribusi stasiun hujan secara memadai menggambarkan  variabilitas  spasial  DAS  yang diamati. Pada umumnya, area curah hujan yang terjadi lebih  besar  daripada  area  curah  hujan  yang  diwakili oleh  stasiun  penakar  hujan,  atau  sebaliknya;  oleh karena  itu,  faktor  ekonomi,  topografi,  dan  lainnya harus  diperhitungkan  ketika  menentukan  kerapatan optimal  stasiun  hujan  yang  dapat  memberikan  data yang akurat untuk analisis lebih lanjut. Untuk tujuan ini, World  Meteorogical  Organization (WMO)  telah menyarankan kerapatan stasiun curah hujan minimum yang ada dalam suatu DAS (Linsey et al., 1986). Jika standar  minimum  kerapatan  curah  hujan  yang  telah ditentukan  oleh  WMO  tidak  dapat  digunakan  maka dapat  melakukan  rasionalisasi  stasiun  curah  hujan dimana  salah  satunya  dengan  pendekatan  Kagan- Rodda (Arifah et al., 2018; Mulya, 2014; Renaldhy et al., 2021; Rodhita et al., 2012).
Pembangunan  jaringan  stasiun  hujan  ditentukan dari  jumlah  stasiun  yang  diperlukan  untuk  suatu daerah  aliran  sungai  dan  lokasi  serta  pola distribusinya.  (Arifah  et  al.,  2018).  Petunjuk  yang bersifat kualitatif diberikan oleh Rodda, yaitu dengan memanfaatkan  koefisien  korelasi  hujan  (Harto  BR., 1993).  Metode  ini  memiliki  keuntungan  dalam memberikan  pola  yang  jelas  untuk  penempatan  dan distribusi  stasiun  hujan  dan  kemampuan  untuk memastikan  jumlah  stasiun  hujan  dengan  tingkat akurasi  tertentu  (PU  Pengairan,  2014).  Kagan melakukan penelitian di daerah tropis, di mana curah hujan terlokalisasi dengan area distribusi yang terbatas dan variasi spasial untuk curah hujan dengan periode ulang yang spesifik. Meskipun hasilnya menunjukkan beberapa korelasi, hasilnya sangat bervariasi.
Sungai  Tukad  Mati  mengalir  dari  Kabupaten Badung hingga Kota Denpasar  sepanjang  22.429 km dengan  luas  DAS  44.667  km 2 (Ardana  et  al.,  2021; Arsana,  2019;  Aryastana,  2016).  Seiring  dengan perkembangan Kabupaten Badung dan Kota Denpasar,  Tukad  Mati  dimanfaatkan  sebagai  saluran drainase perkotaan dimana awalnya Tukad Mati hanya berfungsi  sebagai  saluran  pembuangan  air  sawah. (Aryastana, 2016). Permasalahan utama di Tukad Mati sebagai  sistem  drainase  perkotaan  adalah  kejadian banjir  pada  musim  penghujan  (Ardana  et  al.,  2021; Arsana,  2019;  Yekti  et  al.,  2021).  Penelitian  dengan
menggunakan  objek  studi  Tukad  Mati  telah  banyak dilakukan seperti mengenai identifikasi titik banjir di area  DAS  Tukad  Mati  (Yekti  et  al.,  2021), pengendalian  banjir  pada  DAS  Tukad  Mati  (Arsana, 2019; Ishomudin, 2017), kajian pemanfaatan sempadan pada DAS Tukad  Mati  (Aryastana, 2016), serta analisis debit banjir rancangan pada Tukad Mati (Ardana  et  al.,  2021).  Berdasarkan  penelitian terdahulu,  terdapat  beberapa  stasiun  hujan  yang dipergunakan dalam analisis hidrologi di DAS Tukad Mati diataranya adalah Stasiun Hujan Sading, Stasiun Hujan Aseman, Stasiun Hujan Sumerta, Stasiun Hujan Sanglah,  Stasiun  Hujan  Ngurah  Rai,  dan  Stasiun Hujan  Kapal.  Berdasarkan  pendekatan  WMO,  DAS Tukad  Mati  dengan  luas  44.667  km 2 termasuk  ke dalam  kriteria  daerah  dataran  tropis  mediteran  dan sedang  dengan  kerapatan  minimum  jaringan  stasiun hujan  sebesar  600-900  km 2 /stasiun  hujan  sehingga semestinya  bisa  diwakili  oleh  satu  stasiun  hujan namun  faktanya  terdapat  enam  stasiun  hujan  yang dipergunakan  dalam  analisis  hidrologi  oleh  peneliti sebelumnya  (Ardana  et  al.,  2021;  Arsana,  2019; Ishomudin, 2017; Yekti et al., 2021).
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya,  beragamnya  stasiun  curah  hujan  yang digunakan dalam analisis hidrologi pada DAS Tukad Mati  menyebabkan  perlu  dilakukannya  evaluasi ataupun rasionalisasi stasiun hujan dengan menggunakan metode Kagan-Rodda sehingga nantinya akan menghasilkan stasiun hujan yang tepat sehingga  proses  analisis  hidrologi  dapat  dilakukan secara efektif dan efisien.

## 2 METODOLOGI
Pengumpulan  data  sekunder  berupa  data  curah hujan 10 tahunan, peta sebaran dan data stasiun hujan, peta  daerah  aliran  sungai  dan  wilayah  sungai,  serta peta batas administrasi kota dan kabupaten merupakan tahapan  dari  metodologi  penelitian  ini.  Metode pengumpulan data primer adalah survei inventarisasi pos-pos  penakar  hujan.  Kemudian  dilakukan  analisis hidrologi  terhadap  data  hasil  survei,  dilanjutkan dengan  studi  kerapatan  jaringan  pos  hujan  untuk menentukan rekomendasi penempatan pos hujan yang efektif dan efisien.

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  DAS  Tukad Mati, dimana DAS ini merupakan daerah aliran sungai lintas kabupaten yakni bagian hulu berada di wilayah Kota  Denpasar  dan  bagian  hilir  berada  di  wilayah Kabupaten  Badung  serta  memiliki  luas catchment area 44.667  km 2 dan  panjang  sungai  utama  22.429 km.  Data-data  yang  digunakan  dalam  studi  ini  di antaranya adalah data hujan bulanan, koordinat stasiun hujan,  dan  peta  DAS  Tukad  Mati.  Data  hujan  yang digunakan  berasal  dari  stasiun  hujan  Kapal,  stasiun
hujan  Sanglah,  stasiun  hujan  Ngurah  Rai,  stasiun hujan Aseman, stasiun hujan Sading, dan stasiun hujan
Sumerta.  Peta  DAS  Tukad  Mati  dan  lokasi  stasiun hujan disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Gambar DAS Tukad Mati (Anonim, n.d.)

## 2.2 Data Penelitian
Penelitian  mengenai  rasionalisasi  jaringan stasiun hujan pada DAS Tukad Mati ini menggunakan data  sekunder  yang  diperoleh  dari  instansi  terkait. Data yang diperlukan dalam proses analisis penelitian ini meliputi data:
1. Peta Daerah Aliran Sungai (DAS) Tukad Mati dari Balai Wilayah Sungai Bali-Penida.
2. Data  stasiun  hujan  meliputi  data  lokasi administratif  stasiun  hujan  dan  koordinat stasiun  hujan.  Adapun  data  stasiun  hujan didapatkan dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Wilayah III di Tuban – Kabupaten Badung.
3. Data  curah  hujan  maksimum  bulanan  pada DAS Tukad Mati selama 10 tahun dari tahun 2009  sampai  dengan  tahun  2018  yang  di dapatkan dari BMKG) Wilayah III di Tuban.

## 2.3 Analisis Data
Proses analisis data dalam penelitian ini dimulai dengan proses pengumpulan data, baik data peta, data lokasi  stasiun  hujan,  dan  data  hujan.  Selanjutnya dilakukan proses pengujian kualitas data hujan dengan menggunakan  pendekatan Rescaled  Adjusted  Partial Sums (RAPS)  untuk  mengetahui  kepanggahan  data hujan  tersebut.  Setelah  data  hujan  panggah, selanjutkan  melakukan  proses  analisis  curah  hujan rerata  kawasan  dengan  mempergunakan  metode Poligon  Thiessen.  Selanjutnya  melakukan  analisis kerapatan jaringan stasiun hujan berdasarkan standar WMO  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  gambaran kerapatan  stasiun  curah  hujan  eksisting  (ideal  atau
tidak ideal). Kemudian melakukan analisis kerapatan jaringan  staisun  hujan  dengan  pendekatan  Kaggan- Rodda dengan langkah-langkah berikut:
1. Menghitung  nilai  koefisien  variasi  dari perhitungan curah hujan rerata daerah.
2. Menghitung nilai koefisien korelasi antar pos hujan.
3. Menentuan  jarak  antar  pos  hujan  dengan bantuan perangkat lunak AutoCad.
4. Menghubungkan koefisien korelasi dan jarak antar pos hujan pada grafik eksponensial.
5. Menentukan  nilai  r (0) dan  d (0) dari  grafik eksponensial.
6. Analisis kerapatan jaringan pos hujan metode Kagan-Rodda,  dengan  menghitung  nilai kesalahan  perataan  (Z1)  dan  kesalahan interpolasi (Z3).
7. Berdasarkan nilai maksimal kesalahan perataan  5%,  didapatkan  nilai  n  sebagai jumlah stasiun hujan.
8. Rasionalisasi  sebaran  stasiun  hujan  dengan penggambaran segitiga Kagan-Rodda

## 2.4 Metode Poligon Thiessen
Poligon Thiessen adalah metode yang memberikan  bobot  pada  setiap  stasiun  hujan  yang dianggap  mewakili  curah  hujan  di  suatu  lokasi  dan memberikan  faktor  koreksi  untuk  curah  hujan  di stasiun tersebut (Harto BR., 1993). Poligon Thiessen dihitung dengan persamaan 1.
𝑅 = 𝐴 1 .𝑅 1 +𝐴 2 .𝑅 2 +⋯+ 𝐴 𝑛 .𝑅 𝑛 𝐴 1 + 𝐴 2 +⋯…+ 𝐴 𝑛 ....................................   (1)
dimana, R =  curah  hujan  rerata  kawasan, A n =  luas daerah Thiessen yang mewakili titik pos curah hujan, dan R n = curah hujan ditiap titik pos curah hujan.
Tahapan  analisis  Poligon  Thiessen  sebagai berikut:
1. Penentuan posisi stasiun hujan pada area yang ditinjau.
2. Titik lokasi stasiun hujan tersebut dihubungkan  dengan  garis  lurus,  sehingga membentuk area poligon.
3. Setiap  sisi  poligon  diberi  bobot  dan dihubungkan  untuk  membuat  poligon  yang lebih  kecil  yang  mencakup  setiap  stasiun. Setiap  stasiun  mewakili  area  yang  dibentuk oleh poligon, sedangkan garis batas menciptakan  batas  tertutup  poligon  untuk stasiun yang berada di dekat tepi.
4. Luas  setiap  poligon  kemudian  dikalikan dengan  kedalaman  curah  hujan  di  poligon tersebut.  Jumlah  dari  perhitungan  ini  dibagi dengan area yang ditinjau.

## 2.5 Kerapatan  dan  Penyebaran  Jaringan  Hujan
Berdasarkan World Meteorological Organization (WMO)
Area  curah  hujan  yang  terjadi  lebih  besar daripada area curah hujan yang diwakili oleh stasiun penakar  hujan,  atau  sebaliknya;  oleh  karena  itu, dengan  mempertimbangkan  biaya,  topografi,  dan faktor  lainnya,  stasiun  penakar  hujan  harus ditempatkan  dengan  kerapatan  yang  optimal  yang dapat  memberikan  data  yang  akurat  untuk  analisis yang  lebih  mendalam  (Imaaduddiin  et  al.,  2022). Berdasarkan  hal  tersebut,  disarankanlah  kerapatan minimum  jaringan  stasiun  hujan  oleh  Badan Meteorologi Dunia atau WMO ( World Meteorological Organization ) sebagaimana terlihat pada berdasarkan Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Kerapatan Minimum yang Direkomendasikan WMO No Tipe Luas Daerah (km 2 ) per satu Pos Curah Hujan Kondisi Normal 1 Daerah dataran tropis, mediteran dan sedang (600-900) 2 Daerah pegunungan tropis, mediteran dan sedang (100-250) 3 Daerah kepulauan kecil bergunung dengan curah hujan bervariasi (25) 4 Daerah arid dan kutub (1.500-10.000) Sumber: Linsey et al., 1986

## 2.6 Kerapatan  dan  Penyebaran  Jaringan  Hujan Berdasarkan Kagan-Rodda
Penentuan jumlah stasiun yang dibutuhkan dalam suatu  luasan  DAS,  tempat,  dan  pola  penyebarannya menjadi  indikator  dalam  penetapan  jaringan  stasiun hujan (Arifah et al., 2018). Menurut Rodda (1967) dan Harto  BR.  (1993),  pemanfaatan  koefisien  korelasi hujan dapat digunakan sebagai petunjuk yang bersifat kualitatif.  Kelebihan  metode  ini  adalah  jumlah  pos hujan  dapat  ditetapkan  dalam  tingkat  ketelitian tertentu, dan juga cara ini sekaligus memberikan pola penempatan dan persebaran stasiun hujan dengan jelas (PU Pengairan, 2014). Pada penelitian yang dilakukan Kagan  (1972),  untuk  daerah  tropis  yang  hujannya bersifat setempat dengan luas penyebaran yang sangat terbatas mempunyai variasi ruang untuk hujan dengan periode  tertentu  adalah  sangat  tidak  menentu meskipun  sebenarnya  menunjukkan  suatu  hubungan sampai  tingkat  tertentu  (Harto  BR.,  1993).  Analisis menggunakan metode Kagan-Rodda sangat dianjurkan  untuk  DAS  yang  memiliki  tingkat perbedaan  elevasi  yang  tidak  terlalu  berbeda-beda (Junaidi,  2015).  Analisis  jaringan  Kagan-Rodda, memakai persamaan 2-6 (Harto BR., 1993):
𝑟 (𝑑) = 𝑟 (𝑜) 𝑒 −(𝑑 𝑑 (0) ⁄ ) ............................................   (2)
𝑍 1 = 𝐶𝑣 √ 1−𝑟 (𝑜) +0,23 √𝐴 𝑑(𝑜)√𝑁
𝑁 ...................................   (3)
𝐿 = 1,07√ 𝐴 𝑁 ........................................................   (4)
𝑍 3 = 𝐶𝑣√ 1 3 |1 − 𝑟 (𝑜) | + 0,52 𝑟 (𝑜) 𝑑 (𝑜) √ 𝐴 𝑁 ..................   (5)
C 𝑣 = 𝑆𝑑 𝑥 ̅ ...............................................................   (6) dengan, d =  jarak  antar  stasiun  (km), d (0) =  radius korelasi  yaitu  jarak  dalam  km  dimana  koefisien korelasi  berkurang  dengan  faktor  e, 𝐶 𝑣 =  koefisien variasi, 𝑟 (𝑜) =  koefisien  korelasi  untuk  jarak  yang sangat  dekat, 𝑟 (𝑑) =  koefisien  korelasi  untuk  jarak  d (km), A = luas DAS (km 2 ), N = jumlah stasiun hujan, L = jarak antar stasiun dalam segitiga sama sisi (km), 𝑍 1 =  kesalahan  perataan  (%), 𝑍 3 =  kesalahan interpolasi  (%), 𝑆𝑑 =  standar  deviasi,  dan 𝑥̅ =  nilai rerata.
Dua  faktor  penting  diperoleh  dari  persamaan- persamaan ini: hubungan antara jumlah stasiun curah hujan  dan  kesalahan  dan  lokasi  stasiun  curah  hujan menurut  pola  jaringan  tertentu.  Berdasarkan  Harto BR. (1993), langkah pengerjaan dengan menggunakan metode ini adalah:
1. Grafik  kurva  eksponensial  digunakan  untuk menunjukkan  hubungan  yang  ditemukan  di
atas. Nilai rata-rata d dan r (d ) serta Persamaan 2 dapat menentukan seberapa besar d (0) .
2. Ketika akurasinya diketahui, angka-angka ini dapat digunakan untuk mengetahui bagaimana  menyelesaikan  Persamaan  3  dan 5. Di sisi lain, Anda dapat menemukan grafik yang  menunjukkan  hubungan  antara  jumlah stasiun  dan akurasi  curah  hujan bulanan dan harian.
3. Setelah  jumlah  stasiun  di  DAS  diketahui, Persamaan 4 digunakan dalam penentuan dan memposisikan  stasiun  curah  hujan.  Jaring- jaring segitiga sama sisi dengan panjang sisi yang sama digambar di atas kertas transparan dan  ditumpuk  di  atas  peta  DAS.  Pergeseran dilakukan  agar  jumlah  titik  stasiun  dalam DAS  sama  dengan  jumlah  stasiun  yang ditemukan.  Titik-titik  tersebut  merupakan lokasi stasiun curah hujan.
4. Koefisien  variasi  ( C v )  dapat  dihitung  secara harian  atau  bulanan  dengan  menggunakan jaringan stasiun hujan sesuai kebutuhan.
3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Stasiun Hujan dan Letak Stasiun Hujan
Data  letak  stasiun  hujan  diperoleh  dari  Balai Wilayah  Sungai  Bali-Penida  dan  Balai  Besar Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) Wilayah III Provinsi Bali yang disajikan pada Gambar 2.

## 3.2 Analisa Curah Hujan Rerata Daerah
Metode  Poligon  Thiessen  digunakan  untuk melihat curah hujan rata-rata di suatu wilayah. Metode ini  memberikan  bobot  tertentu  pada  setiap  stasiun hujan,  dengan  pemikiran  bahwa  setiap  stasiun mewakili hujan di suatu wilayah tertentu dan wilayah tersebut merupakan faktor koreksi ( weighting factor ) untuk hujan di stasiun yang bersangkutan (Harto BR., 1993).  Data  yang  diperoleh  adalah  dari  tahun  2009- 2018  pada  setiap  stasiun  hujan.  Pembagian  Poligon Thiessen  disajikan  pada  Gambar  3  dan  hasil perhitungan curah hujan rerata daerah disajikan pada Tabel 2.
Gambar 3. Pembagian Poligon Thiessen Stasiun Hujan pada DAS Tukad Mati
Tabel 2. Rekapitulasi Curah Hujan Maksimum Bulanan Berdasarkan Poligon Thiessen No Tahun Curah Hujan (mm) 1 2009 143.37 2 2010 98.79 3 2011 105.48 4 2012 103.48 5 2013 118.16 6 2014 92.63 7 2015 101.92 8 2016 158.48 9 2017 131.32 10 2018 120.51 Cv 0.182
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  curah hujan rerata wilayah berdasarkan pendekatan Poligon Thiessen didapatkan curah hujan maksimum bulanan tertinggi  pada  tahun  2016  sebesar  158.46  mm  dan
curah hujan maksimum bulanan terendah pada tahun 2010 sebesar 98.79 mm dengan nilai Cv sebesar 0.182.
3.3 Analisa  Stasiun  Hujan  Eksisiting  Menurut WMO ( World Meteorological Organization)
Berdasarkan  analisis  dengan  metode  Poligon Thiessen,  didapat  suatu  poligon  yang  luas  areanya diukur dengan bantuan perangkat lunak AutoCad yang luasannya  disajikan  pada  Tabel  3  dan  dibandingkan dengan  standar  WMO  pada  Tabel  1.  Berdasarkan Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  luas  pengaruh  stasiun hujan  Sanglah  sebesar  17.46  Km 2 ,  stasiun  hujan Sading  seluas  11.39  Km 2 ,  stasiun  hujan  Sumerta seluas 1.43 Km 2 , stasiun hujan Kapal seluas 0.75 Km 2 , stasiun  hujan  Aseman  seluas  6.08  Km 2 ,  dan  stasiun hujan  Ngurah  Rai  seluas  7.55  Km 2 .  Apabila dibandingkan  dengan  standar  WMO  terlihat  bahwa kerapatan masing-masing stasiun hujan di DAS Tukad Mati jauh lebih kecil dari 600-900 Km 2 /stasiun hujan. Dapat  diartikan  bahwa  terdapat  kelebihan  stasiun hujan pada DAS tukad Mati yang hanya memiliki luas total  sebesar  44.67  Km 2 sehingga  perlu  dilakukan rasionalisasi.
Tabel 3. Luas Daerah Pengaruh Hujan Pada DAS Tukad Mati menurut WMO
No Stasiun Hujan Luas pengaruh (m 2 ) Luas pengaruh (km 2 ) Standar WMO (600-900 km 2 ) 1 ST. Sanglah 17456589.28 17.46 < Kerapatan minimum WMO 2 ST. Sading 11389625.16 11.39 < Kerapatan minimum WMO 3 ST. Sumerta 1433044.77 1.43 < Kerapatan minimum WMO 4 ST. Kapal 754597.10 0.75 < Kerapatan minimum WMO 5 ST. Aseman 6081319.88 6.08 < Kerapatan minimum WMO 6 ST. Ngurahrai 7551823.80 7.55 < Kerapatan minimum WMO Luas Total 44667000.00 44.67

## 3.4 Analisa  Jaringan  Stasiun  Hujan  Metode Kagan-Rodda
Langkah  awal  dalam  analisis  menggunakan Metode  Kagan-Rodda  adalah  menentukan  jarak  dan korelasi  antar  stasiun  yang  dijadikan  referensi. Perhitungan  jarak  antar  stasiun  hujan  referensi  dapat dilihat pada Tabel 4.
Setelah  melakukan  perhitungan  jarak  antar stasiun  hujan  yang  digunakan  dalam  penelitian, selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  korelasi terhadap  data  hujan  yang  terdapat  pada  masing- masing stasiun hujan yang disajikan pada Tabel 5.
Dari  hasil  perhitungan  jarak  dan  koefisien korelasi  antar  stasiun  hujan  pada  Tabel  5  kemudian dapat  digambarkan  grafik  eksponensial  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Dari  grafik  tersebut, diperoleh  nilai r (o) sebesar  0.4517  dan d (o) sebesar 75.758 km menghasilkan 4 stasiun hujan yang terpilih dengan lokasi dan kualitas data yang baik. Berikutnya menghitung  kesalahan  perataan  ( Z 1 )  dan  kesalahan interpolasi  ( Z 3 )  dengan  maksimal  10%  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Dari  grafik  eksponensial  hubungan  jarak  dan koefisien korelasi didapat nilai 𝑟 (𝑜) = 0.4517 dan 𝑑 (𝑜) = 1/0.0132 = 75.758. Setelah mendapat nilai 𝑟 (𝑜) dan 𝑑 (𝑜) dilanjutkan dengan analisis metode Kagan-Rodda didapat  nilai  kesalahan  perataan  ( Z 1 )  dan  kesalahan interpolasi ( Z 3 ), dengan menerapkan persamaan 3 dan persamaan 5, serta panjang jaringan (L). Berdasarkan hasil analisis didapatkan nilai Z 1 sebesar 0.07408 dan Z 3 sebesar 0.0795.
Berikutnya berdasarkan rekapitulasi curah hujan rerata  daerah  didapatkan C v sebesar  0.182  (sesuai
Tabel  2).  Batas  kesalahan maksimal  yang digunakan berdasarkan penelitian sebelumnya adalah sebesar 5% dan  10%  (Alfirman  et  al.,  2019;  Harto  BR.,  1993; Junaidi,  2015;  Pramono  et  al.,  2019;  Ranesa  et  al., 2015; Siswanti et al., 2018). Nilai kesalahan perataan stasiun  hujan  ( Z 1 )  digunakan  5%  ≤ Z 1 ≤  10%  dalam rangka menentukan jumlah stasiun curah hujan ideal pada DAS Tukad Mati. Perhitungan jumlah variasi pos hujan (N), nilai Z 1 dan Z 3 disajikan pada Tabel 6.
Berdasarkan  nilai  kesalahan  perataan  stasiun hujan ( Z 1 ) yang dicoba dengan range nilai 5% ≤ Z 1 ≤ 10%  maka  digunakan  jumlah  variasi  stasiun  hujan sebanyak  13  buah  stasiun  hujan  dengan  kesalahan perataan stasiun hujan minimum (5.036%) dan 4 buah stasiun  dengan  persamaan  perataan  stasiun  hujan maksimum (9.069%). Berikutnya dilakukan pemilihan stasiun  hujan  terpilih  berdasarkan  evaluasi  melalui jaring-jaring Kagan-Rodda terhadap stasiun eksisting berdasarkan  variasi range kesalahan  perataan maksimum dan minimum. Untuk nilai N = 13 stasiun hujan didapat stasiun hujan terpilih yang dapat dilihat pada  Tabel  7  dan  bentuk  jaring-jaring  Kagan-Rodda dilihat pada Gambar 5, sedangkan untuk N = 4 stasiun hujan didapat stasiun hujan terpilih yang dapat dilihat pada  Tabel  8  dan  bentuk  jaring-jaring  Kagan-Rodda disajikan pada Gambar 6. Menurut Imaaduddiin et al. (2022),  dalam  penentuan  stasiun  hujan  terpilih digunakan  perbandingan  (r (0) -r (d) )/r (0) <  5%  dengan dengan  rasional  bahwa  jumlah  stasiun  hujan  yang dipasang pada aliran sungai yang terlalu banyak akan mengakibatkan  besarnya  biaya  operasional  dan pemeliharaan,  sedangkan  jika  jumlah  stasiun  hujan terlalu  sedikit  akan  menyebabkan  hasil  pencatatan hujan tidak dapat dipercaya (Triatmodjo, 2008).
Tabel 4. Jarak antar Stasiun Hujan (km) Stasiun Hujan Sanglah Sading Sumerta Kapal Aseman Ngurah Rai Sanglah 0 7.29 3.91 11.28 7.32 9.00 Sading 0 7.15 5.14 3.53 13.76 Sumerta 0 9.37 8.90 12.89 Kapal 0 8.45 18.78 Aseman 0 11.29 Ngurah Rai 0
Tabel 5. Koefisien Korelasi (r (d) ) antar Stasiun Hujan Stasiun Hujan Sanglah Sading Sumerta Kapal Aseman Ngurah Rai Sanglah 1 - 0.04 0.82 0.76 0.54 0.83 Sading 1 - 0.29 0.19 0.36 - 0.22 Sumerta 1 0.82 0.44 0.43 Kapal 1 0.39 0.43 Aseman 1 0.61 Ngurah Rai 1
Gambar 4. Hubungan Jarak Stasiun Hujan dengan Korelasi di DAS Tukad Mati
Tabel 6. Variasi Jumlah Pos Hujan, Nilai Z1, Nilai Z3, dan Jarak Antar Pos Hujan Pada DAS Tukad Mati
N Cv r(0) d(0) A Z1 (%) Z3 (%) L N Cv r(0) d(0) A Z1 (%) Z3 (%) L 1 0.182 0.4517 75.758 44.667 18.096 8.201 7.151 16 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.540 7.881 1.788 2 0.182 0.4517 75.758 44.667 12.813 8.078 5.057 17 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.404 7.878 1.734 3 0.182 0.4517 75.758 44.667 10.468 8.022 4.129 18 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.280 7.875 1.686 4 0.182 0.4517 75.758 44.667 9.069 7.989 3.576 19 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.166 7.872 1.641 5 0.182 0.4517 75.758 44.667 8.113 7.967 3.198 20 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.061 7.870 1.599 6 0.182 0.4517 75.758 44.667 7.408 7.950 2.919 21 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.963 7.868 1.561 7 0.182 0.4517 75.758 44.667 6.859 7.937 2.703 22 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.872 7.865 1.525 8 0.182 0.4517 75.758 44.667 6.417 7.926 2.528 23 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.787 7.863 1.491 9 0.182 0.4517 75.758 44.667 6.051 7.917 2.384 24 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.707 7.861 1.460 10 0.182 0.4517 75.758 44.667 5.741 7.910 2.261 25 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.633 7.860 1.430 11 0.182 0.4517 75.758 44.667 5.474 7.904 2.156 26 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.562 7.858 1.402
12 0.182 0.4517 75.758 44.667 5.241 7.898 2.064 27 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.496 7.856 1.376
13 0.182 0.4517 75.758 44.667 5.036 7.893 1.983 28 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.433 7.855 1.351
14 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.853 7.889 1.911 29 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.373 7.853 1.328
15 0.182 0.4517 75.758 44.667 4.688 7.885 1.846 30 0.182 0.4517 75.758 44.667 3.316 7.852 1.306
Tabel 7. Evaluasi Pemilihan Stasiun Hujan Untuk (N=13), (Z1 = 5.036 %), (Z3 = 7.893 %), dan (L =1,983 km) Stasiun Jarak Titik Simpul r (0) r (d) (r (0) -r (d) )/r (0) Keterangan Ngurah Rai-A 2.004 0.4517 0.440 2.61% diterima Sanglah-D 2.633 0.4517 0.436 3.42% diterima Sanglah-F 1.670 0.4517 0.442 2.18% diterima Sanglah-H 2.552 0.4517 0.437 3.31% diterima Sading -J 1.877 0.4517 0.441 2.45% diterima Sading -K 1.787 0.4517 0.441 2.33% diterima Sading -L 1.908 0.4517 0.440 2.49% diterima Kapal-M 1.583 0.4517 0.442 2.07% diterima Sumerta-H 2.885 0.4517 0.435 3.74% diterima Sumerta-I 3.958 0.4517 0.429 5.09% ditolak Aseman-E 9.162 0.4517 0.400 11.39% ditolak Aseman-G 11.119 0.4517 0.390 13.65% ditolak Aseman-J 12.448 0.4517 0.383 15.15% ditolak
Gambar 5. Jaring-Jaring Segitiga Sama Sisi Metode Kagan-Rodda dengan (N=13), (Z 1 = 5.036 %), (Z 3 = 7.893 %), dan (L =1.983 km)
Tabel 8. Evaluasi Pemilihan Stasiun Hujan Untuk (N=4), (Z1 = 9.069 %), (Z3 = 7.989 %), dan (L =3.576 km)
Stasiun Jarak Titik Simpul r (0) r (d) (r (0) -r (d) )/r (0) Keterangan Ngurah Rai-A 3.516 0.4517 0.431 4.53% diterima Sanglah-B 3.299 0.4517 0.432 4.26% diterima Sading - C 3.376 0.4517 0.432 4.36% diterima Sading-D 2.244 0.4517 0.439 2.92% diterima Kapal-D 3.158 0.4517 0.433 4.08% diterima Sumerta-C 3.773 0.4517 0.430 4.86% diterima Sumerta-B 5.492 0.4517 0.420 6.99% ditolak Aseman-C 13.596 0.4517 0.377 16.43% ditolak
Gambar 6. Jaring-Jaring Segitiga Sama Sisi Metode Kagan-Rodda dengan (N=4), (Z1 = 9.069 %), (Z3 = 7.989 %), dan (L =3.576 km)
Berdasarkan skenario jumlah stasiun curah hujan N  =  4,  kesalahaan  perataan  (Z1)  sebesar  9.069%, kesalahan interpolasi (Z3) sebesar 7.989% dan N = 13, kesalahaan  perataan  (Z1)  sebesar  5.036%,  kesalahan interpolasi (Z3) sebesar 7.893% didapat bahwa untuk stasiun  yang  direkomendasikan  adalah  stasiun  hujan Kapal,  stasiun  hujan  Sading,  stasiun  hujan  Sanglah, dan  stasiun  hujan  Ngurah  Rai.  Direkomendasikannya
stasiun  hujan  terpilih  didasarkan  atas  perbandingan (r (0) -r (d) )/r (0) <  5%.  Sedangkan  untuk  stasiun  hujan Sumerta,  berdasarkan  skenario  jumlah  stasiun  curah hujan  N  =  4,  stasiun  ini  terpilih  berdasarkan  nilai kesalahan evaluasi sebesar 4.86 % ke stasiun hujan C, namun  apabila  dihubungkan  dengan  stasiun  hujan  B nilai  kesalahan  evaluasi  menjadi  6.99%  (>  5%). Berdasarkan skenario jumlah stasiun curah hujan N =
13, stasiun hujan Sumerta terpilih dengan nilai 3.74 % ke  stasiun  hujan  H,  namun  apabila  dihubungkan dengan stasiun hujan I nilai kesalahan evaluasi menjadi 5.09%  (>  5%).  Berdasarkan  gambar  jaring-jaring Kagan-Rodda  terlihat  bahwa  stasiun  hujan  Sumerta dan  Aseman  berada  di  luar  jaring-jaring  tersebut sehingga  dapat  direkomendasikan  bahwa  dengan menggunakan  empat  stasiun  hujan  (Kapal,  Sading, Sanglah,  dan  Ngurah  Rai)  menunjukkan  sebaran stasiun  hujan  yang  lebih  representatif  untuk  DAS Tukad Mati.

## 4 KESIMPULAN
Secara teoritis, penggunaan metode Kagan-Rodda merupakan  pendekatan  yang  baik  digunakan  untuk menganalisis  rasionalisasi  sebaran  stasiun  hujan  di suatu wilayah karena mampu memberikan hasil berupa lokasi penempatan stasiun hujan yang merata. Analisis rasionalisasi  stasiun  hujan  pada  DAS  Tukad  Mati didapatkan  efektifitas  jaringan  stasiun  hujan  rencana berdasarkan  metode  Kagan-Rodda  dengan  kesalahan perataan  stasiun  hujan  maksimum  (Z 1 )  =  9.069  % didapat  N  (jumlah  stasiun  hujan)  =  4,  kesalahan interpolasi perhitungan (Z 3 ) = 7.989 %, dan L = 3.576 km.  Sedangkan  dengan  kesalahan  perataan  stasiun hujan  minimum  (Z 1 )  =  5.036  %  didapat  N  (jumlah stasiun hujan) = 13, kesalahan interpolasi perhitungan (Z 3 ) = 7.893 %, dan L = 1.983 km. Berdasarkan analisa Kagan-Rodda  didapat  bahwa  stasiun  yang  dapat direkomendasikan  adalah  Stasiun  Hujan  Ngurah  Rai, Stasiun  Hujan  Sanglah,  Stasiun  Hujan  Sading,  dan Stasiun  Hujan  Kapal.  Karena  keterbatasan  penelitian ini maka diharapkan penelitian selanjutnya untuk lebih banyak  mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan maupun  referensi  terkait  pengukuran  hujan  dan menggunakan aplikasi ArcGIS agar hasil penelitiannya dapat lebih baik dan lebih lengkap. Selain itu sebaiknya dibandingkan  dengan  pendekatan  lainnya  seperti metode Kriging atau Stepwise .

## DAFTAR PUSTAKA
Alfirman,  Z.  R.,  Limantara,  L.  M.,  &  Wahyuni,  S.  (2019). Rasionalisasi Kerapatan Pos Hujan Menggunakan Metode Kagan-Rodda Di Sub DAS Lesti. Jurnal Teknik Sipil , 8 (2), 153–164.
Anonim. (n.d.). Peta Administrasi Provinsi Bali . Peta Tematik Indonesia.
Ardana, P. D. H., Soriarta, K., Widnyana, I. G. A., & Diasa, I. W.  (2021).  Analisis  Debit  Banjir  Rancangan  Di  Daerah Aliran Sungai Tukad Mati. Jurnal Teknik Gradien , 14 (02), 58–70.
Arifah, S., Suhartono, E., & Chadrasasi, D. (2018). Rasionalisasi
Jaringan  Pos  Stasiun  Hujan  Pada  DAS  Kemuning Kabupaten Sampang Menggunakan Metode Kagan-Rodda dan Kriging Dengan Mempertimbangkan Aspek Topografi. Jurnal Mahasiswa Jurusan Teknik Pengairan , 1 (2).
Arsana,  I.  G.  N.  K.  (2019). Pengendalian  Banjir  Pada  Sistem Drainase Tukad Mati .
Aryastana,  P.  (2016).  Kajian  Pemanfaatan  Daerah  Sempadan Sungai  di  Tukad  Mati. Seminar  Nasional  KonsepSi#2
(Konsep  Dan  Implementasi  2)  INFRASTRUKTUR- BANGUNAN-KONSTRUKSI: Berbasis Lingkungan Kepariwisataan Berkearifan Lokal , 130–139.
Fathoni,  S.,  Dermawan,  V.,  &  Suhartanto,  E.  (2016).  Analisis Efektivitas Kerapatan Jaringan Pos Stasiun Hujan di DAS Kedungsoko Dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial  Neural  Network). Jurnal  Teknik  Pengairan , 7 (1), 129–138. Harto BR., S. (1993). Analisis Hidrologi . PT. Gramedia Pustaka Utama.
Imaaduddiin, H. M., Azis, S. K., Wahyudi, H., & Sumirman, E. (2022).  Penggunaan  Metode  Kagan-Rodda  Untuk Mengevaluasi Kerapatan Jaringan Stasiun Hujan di DAS Ngrowo Pada Aliran Kali Brantas. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil , 20 (2),  235–242.  https://doi.org/10.12962/j2579- 891x.v20i2.12493
Ishomudin, A. (2017). Analisis Bangunan Pengendali Banjir di Sepanjang  Sungai  Tukad  Mati  Provinsi  Bali .  Politeknik Negeri Bali.
Junaidi, R. (2015). Kajian Rasionalisasi Jaringan Stasiun Hujan Pada  Ws  Parigi-Poso  Sulawesi  Tengah  dengan  Metode Kagan  Rodda  dan  Kriging. Jurnal  Ilmu-Ilmu  Teknik-
Sistem , 11 (1), 22–31. http://sistem.wisnuwardhana.ac.id/index.php/sistem/articl
e/view/19
Kagan, R. L. (1972). Precipitation Statistical Principles. WMO Bulletin. No. 324.
Kurniawati,  T.,  Suhartanto,  E.,  &  Harisuseno,  D.  (2017). Evaluasi dan Rasionalisasi Kerapatan Jaringan Pos Hujan dan Pos Duga Air Dengan Metode Stepwise di Sub DAS Lesti. Jurnal Mahasiswa Jurusan Teknik Pengairan , 1 (1), 1–9.
Linsey, R. K., A., K. M., & J.L.H., P. (1986). Hidrologi Untuk Insinyur (Terjemahan) . PT. Erlangga.
Mulya, H. (2014). Studi Rasionalisasi Jaringan Hidrologi Pulau Seram Provinsi Maluku. Media Komunikasi Teknik Sipil , 20 (1), 71–82.
Mulyono,  D.  (2014).  Analisis  Karakteristik  Curah  Hujan  Di Wilayah  Kabupaten  Garut  Selatan. Jurnal  Konstruksi , 13 (1), 1–9. https://doi.org/10.33364/konstruksi/v.12- 1.274
Pramono,  F.  Y.,  Suripin,  Suharyanto,  &  Sulistya,  W.  (2019). Rationalization of Rain Stations In The Ciliwung Cisadane River  Basin. International  Journal  of  Engineering Research and Technology , 12 (12), 2957–2963. Prawati,  E.,  &  Dermawan,  V.  (2017).  Penentuan  Jarak  Antar Stasiun  Hujan  Dengan  Metode  Kagan  Rodda  Di  Das Kedunglarangan  Kabupaten  Pasuruan  Provinsi  Jawa Timur. Tapak , 7 (1), 1–14.
Prawati,  E.,  &  Dermawan,  V.  (2018).  Analisa  Penyebaran Stasiun  Hujan  Terhadap  Debit  Banjir  Rancangan  Pada DAS Kedunglarangan (Kabupaten Pasuruan Jawa Timur). Seminar Nasional Sains Dan Teknologi , 1–11. https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/ 3566/2672
PU  Pengairan.  (2014). Pedoman  Rasionalisasi  Pos  Hidrologi dengan Metode Stepwise, Analisa Bobot, Kriging, Kagan dan Analisa Regional . PU Pengairan.
Ranesa,  L.  S.  C.,  Limantara,  L.  M.,  &  Harisuseno,  D.  (2015). Analisis Rasionalisasi Jaringan Pos Hujan Untuk Kalibrasi Hidrograf  Pada  Das  Babak  Kabupaten  Lombok  Tengah. Jurnal Teknik Pengairan Pengairan , 6 (7), 46.
Renaldhy, R., Wayan Yasa, I., & Setiawan, E. (2021). Evaluasi Rasionalisasi Stasiun Hujan Metode Kagan Rodda dengan Mempertimbangkan Kriteria Penentuan Lokasi Pembangunan  Stasiun  Hujan. Jurnal  Teknik  Pengairan ,
12 (1), 49–60.
https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2021.012.01.05 Rodda, J. C. (1967). Precipitation Network. WMO Bulletin No. 324 . Rodhita,  M.,  Limantara,  L.  M.,  &  Dermawan,  V.  (2012). Rasionalisasi Jaringan Penakar Hujan Di Das Kedungsoko Kabupaten  Nganjuk. Jurnal  Pengairan , 3 (2),  185–194. https://jurnalpengairan.ub.ac.id/index.php/jtp/article/view /163
Siswanti,  Y.  R.,  Dermawan,  V.,  &  Suhartanto,  E.  (2018).
Rasionalisasi  Jaringan  Stasiun  Hujan  Menggunakan Metode Kagan – Rodda Dengan Memperhitungkan Faktor Topografi  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (Das)  Sarokah, Kabupaten  Sumenep,  Pulau  Madura. Jurnal  Mahasiswa Jurusan Teknik Pengairan , 1 (2). Yekti, M. I., Inrdayana, I. B. G., & Arsana, I. G. N. K. (2021). Evaluasi  Lokasi  Titik  Banjir  di  Sub  Sistem  III  Kota Denpasar  Berbasis  Geographic  Information  System. Jurnal Rekayasa Teknik Sipil Dan Lingkungan , 5 (2), 129– 141.